因果関係と相関関係　～　ジェンダーバイアスを題材に

Stataはなつかしいなあ。昔環境経済学で遊んでいたとき使ってました。

2011-02-27 00:33:12

それまでの政治学が方法論的に杜撰だったのでしょう。最近は統計使うもの、そうでないもの含め因果推論に関しての議論はかなり洗練されてきました。 QT @pukuma そういう業界事情は全然知らず、昨年暇つぶしに読んでました。

2011-02-27 00:34:21

その本を読んだのは経済院に入る前だったので、今の知識で読み直してみたいです。RT @junsaito0529: 社会科学ではベストセラーだけど、これが全てじゃないですね。KKVは理論モデルの果たす役割について、考察が甘すぎると思う。 QT @pukuma 有名な本だったんですね。

2011-02-27 00:38:11

日本にそういう議論はあるのでしょうか？RT @junsaito0529: それまでの政治学が方法論的に杜撰だったのでしょう。最近は統計使うもの、そうでないもの含め因果推論に関しての議論はかなり洗練されてきました。

2011-02-27 00:38:19

類書では、実はシェボスキーが70年代に書いた本の方がコンパクトで面白かったりする。経済学から見たらルーカス批判のような議論が抜けていると感ずるのでは？ QT @mixingale その本を読んだのは経済院に入る前だったので、今の知識で読み直してみたいです。

2011-02-27 00:42:01

なかったから留学した、うわなにをするやめｑあｗせｄｒｆｔｇｙふじこｌｐ QT @pukuma 日本にそういう議論はあるのでしょうか？

2011-02-27 00:44:05

やはり。こういうところはさすがアメリカですね。RT @junsaito0529: なかったから留学した、うわなにをするやめｑあｗせｄｒｆｔｇｙふじこｌｐ QT @pukuma 日本にそういう議論はあるのでしょうか？

2011-02-27 00:48:50

日本の社会科学にはメソッドはないのか？と絶望することがある。

2011-02-27 00:51:01

@junsaito0529 理論とデータに基づく推論をどうシームレスに繋ぐかというような話が含まれていなかろうというのはもちろんのことですが、Rubin的な因果推論の枠内だけでもセンシティブな話は色々あるので、そのあたりをどう議論しているのかに留意して読み直してみたいです。

2011-02-27 00:51:07

「社会科学のリサーチ・デザイン」を読んで思ったことは、アメリカでは理系も文系も同じなんだなということ。日本の文系だけが特殊なのではないかと疑いを抱いてしまいます。英語で論文を書かずに日本という井戸の中で蛙みたいな研究をしてますね。

2011-02-27 01:07:49

n=1もしくはsmall n の研究をやっている人にも役立つ洞察があったら、よろしくお願いします。統計やらない人もRubinやImbensの議論のよって立つ哲学的背景を読むと有益ですね QT @mixingale Rubin的な因果推論の枠内だけでもセンシティブな話は色々あるので

2011-02-27 01:10:06

入山章栄 @AkieIriyama

@pukuma: レス遅れました。ご指摘には多いに同意です。ただ、このHBS教授は研究者としてそれなりにちゃんとしているようなので、彼が疑似相関を理解していないとは思えません。論文そのものを読んでみないと評価ができないところだと思います。@junsaito0529

2011-02-27 02:36:12

@AkieIriyama 韓国の専門家の指摘もありましたが、韓国のことを知らずにやっちゃったのかな？論文にはなりそうにないので講演会のネタにしたのかな？と思いました。

2011-02-27 02:49:23

入山章栄 @AkieIriyama

@pukuma 論文そのものは見てみないとなんともいえないところですね。一国の分析結果を一般化して解釈することは、ご指摘の通り難しいところでしょうね（経営学にはよくある悩みなのです（笑））。

2011-02-27 02:56:25

「相関と因果は違う」はだいぶ人口に膾炙した感がある。次のステップでは何を流行らせればよいか。

2011-02-27 05:24:52

Kosuke Uetake @Chanman_ECON

@mixingale ｢相関と因果の違い｣から一歩進んで、「セレクションバイアス」じゃないでしょうか。

2011-02-27 06:20:21

先日こんなエントリが話題になってましたしね。＞生還した戦闘機が教えてくれること～選択バイアスの罠: http://bit.ly/ic3JnKRT RT @chanman51: ｢相関と因果の違い｣から一歩進んで、「セレクションバイアス」じゃないでしょうか。

2011-02-27 07:07:36

もう一つ、社会科学の歩む道はベイジアンじゃないかと。天文学や地球科学で使っている手法は、特に政治学には滅茶苦茶有用だと思うのだけれども。無論、しっかりした理論モデルが存在することが前提ですが。

2011-02-27 07:13:18

先日@tetteresearchさんがAngrist (1990) http://bit.ly/g8dUwkを「IVの解釈を決定的に変えた」論文として紹介されていたが、http://bit.ly/ewlZhdはその意味を理解する上でとても有用な論文だと思う。

2011-02-27 07:31:30

これはIV法に懐疑的だったRubinを納得させるため、Angrist(1990)を出汁にRubinモデルに置けるIV法の意味をAngrist, Imbens, Rubinの三人で整理して、統計家の総本山JASAに殴りこみをかけたという胸の熱くなる論文である。

2011-02-27 07:33:35

イントロから熱い。過去何十年にわたって因果推論にあたり経済学者は構造式+IV法でやってきた。統計家はpotential outcomeモデル+Random assignmentでやってきた。それらの関係を今俺達が明らかにする、と宣言。

2011-02-27 07:37:48

ポイントは、なんかZ=1をランダムに付与したところで、treatment Dが必ずしもD=1とならないような状況ではpotential outcomeモデルで定番のSUTVAとrandom assignmentだけではDのYへの因果的効果は識別できない、ということ。

2011-02-27 07:47:05

この状況でDのYへの因果的効果を識別するための十分条件が、先の二つ+(1)ZはYに直接影響を与えない、(2)ZはDに影響を与える、(3)D(Z=1)≧D(Z=0)の３つで、これらの仮定を全部満たすZをIVと呼ぶ。これらの仮定が満たされないと推定量にはバイアスがかかる、という話。

2011-02-27 07:50:36

じつは、病院からの距離をIVに使って「急性心筋梗塞患者への侵襲的な手術は死亡率の低下に役立ってないんじゃない？」という仮説を検証しようとしたJAMA掲載の論文を読むまで、経済学の外ではIVがあまり使われていないという事実を知らなかった。 http://bit.ly/fH1C1D

2011-02-27 08:05:43